Muell- und Recyclingmaterialsammler

Transport und Materialbewegung

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Niedrig· relativ

    NiedrigVier relative BänderSehr hoch

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Vier relative Bänder (Niedrig / Mittel / Hoch / Sehr hoch)

    831 detaillierte Berufe in der BLS-Beschäftigungsprojektionstabelle. Der Wert wird je Code der National Employment Matrix (NEM) vergeben, daher erhalten Berufe mit demselben NEM-Code dasselbe Band

    Quelldatensatz (XLSX-Download)

  • Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: 2026-03

    0.000

    0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745
    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht

    Auf O*NET-Aufgaben abgebildet

    Quelldatensatz

  • Datenquelle: ILOVeröffentlicht: 2025

    0.09

    0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht

    ISCO-08-Berufsgattung — alle Berufe mit demselben Code erhalten diesen Wert

    Von dieser Website berechnet, nicht von der IAO veröffentlicht: Von den 1.012 Berufen, die diese Website mit dem IAO-Datensatz verknüpft, erreichen oder übertreffen 100% diesen Wert.

    Quelldatensatz

Welche Art von Wert diese Quelle veröffentlicht

Die Kategorie von BLS ist ein relativer Rang und kein absolutes Niveau, und sie ist keine eigene Messung: Sie fasst die Perzentilränge des Berufs aus mehreren veröffentlichten Studien in vier Bänder zusammen. Sie ist weder eine Beschäftigungs- oder Lohnprognose noch eine Einführungswahrscheinlichkeit und unterscheidet nicht zwischen Automatisierung und Augmentierung.

Task-level exposure

Nur exponierte Aufgaben

Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Fill out defective equipment reports.

O*NET Task ID 7172

1.0
Communicate with dispatchers concerning delays, unsafe sites, accidents, equipment breakdowns, or other maintenance problems.

O*NET Task ID 7178

1.0
Provide quotes for refuse collection contracts.

O*NET Task ID 7184

1.0
Organize schedules for refuse collection.

O*NET Task ID 7183

0.5
Inspect trucks prior to beginning routes to ensure safe operating condition.

O*NET Task ID 7170

0.0
Refuel trucks or add other fluids, such as oil or brake fluid.

O*NET Task ID 7171

0.0
Drive trucks, following established routes, through residential streets or alleys or through business or industrial areas.

O*NET Task ID 7174

0.0
Operate equipment that compresses collected refuse.

O*NET Task ID 7175

0.0
Operate automated or semi-automated hoisting devices that raise refuse bins and dump contents into openings in truck bodies.

O*NET Task ID 7176

0.0
Dismount garbage trucks to collect garbage and remount trucks to ride to the next collection point.

O*NET Task ID 7177

0.0
Check road or weather conditions to determine how routes will be affected.

O*NET Task ID 7179

0.0
Tag garbage or recycling containers to inform customers of problems, such as excess garbage or inclusion of items that are not permitted.

O*NET Task ID 7180

0.0
Clean trucks or compactor bodies after routes have been completed.

O*NET Task ID 7181

0.0
Sort items set out for recycling and throw materials into designated truck compartments.

O*NET Task ID 7182

0.0
Make special pickups of recyclable materials, such as food scraps, used oil, discarded computers, or other electronic items.

O*NET Task ID 19932

0.0
Dump refuse or recyclable materials at disposal sites.

O*NET Task ID 20313

0.0

β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.

Data sources & licenses — O*NET®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

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